A intelixencia artificial (IA) está a cambiar o xeito no que procesamos e avaliamos os datos. E as bases de datos vectoriais son unha das principais ferramentas que impulsan esta transición.
Estas bases de datos son extremadamente eficientes para almacenar e recuperar representacións de datos de alta dimensión.
Teñen o potencial de desempeñar un papel fundamental no éxito das aplicacións de IA como o procesamento da linguaxe natural, o recoñecemento de imaxes e os sistemas de recomendación.
Nesta publicación, analizaremos o fascinante campo das bases de datos vectoriais na IA e por que se converteron en tan importantes para os científicos de datos e os expertos en aprendizaxe automática.
Por que as bases de datos relacionais son inadecuadas para as aplicacións de IA
Normalmente almacenamos e recuperamos datos utilizando bases de datos relacionais tradicionais. Non obstante, estas bases de datos non sempre son adecuadas para representacións de datos de alta dimensión, que son un requisito común en moitas aplicacións de IA.
Procesar as enormes cantidades de datos non estruturados que se usan a miúdo na IA pode ser un reto debido á natureza organizada destas bases de datos.
Os expertos querían evitar procuras atrasadas e ineficaces. Entón, para superar estes desafíos, utilizaron solucións como o aplanamento estruturas de datos. Non obstante, este foi un procedemento lento e propenso a erros.
Un método máis eficaz para almacenar e recuperar datos de gran dimensión xurdiu co aumento das bases de datos vectoriais. Deste xeito, é posible ter aplicacións de IA máis simplificadas e exitosas.
Agora, imos ver como funcionan estas bases de datos vectoriais.
Que son exactamente as bases de datos vectoriais?
As bases de datos vectoriais son bases de datos especializadas que están destinadas a almacenar e manexar cantidades masivas de datos de gran dimensión en forma de vectores.
Os vectores son representacións de datos matemáticos que describen obxectos en función das súas diferentes características ou calidades.
Cada vector representa un único punto de datos, como unha palabra ou unha imaxe, e está composto por unha colección de valores que describen as súas moitas calidades. Estas variables ás veces coñécense como "características" ou "dimensións".
Unha imaxe, por exemplo, pode representarse como un vector de valores de píxeles, pero unha frase enteira podería representarse como un vector de incrustacións de palabras.
As bases de datos vectoriais empregan estratexias de indexación para facilitar o descubrimento de vectores similares a un determinado vector de consulta. Isto é especialmente beneficioso en aprendizaxe de máquina aplicacións, xa que as buscas de semellanza úsanse con frecuencia para descubrir puntos de datos comparables ou xerar suxestións.
Funcionamento interno das bases de datos vectoriais
As bases de datos vectoriais utilízanse para almacenar e indexar vectores de alta dimensión producidos mediante técnicas como aprendizaxe profunda. Estes vectores son representacións numéricas de elementos de datos complexos que se traducen nun espazo de dimensións inferiores mantendo información crucial mediante unha técnica de incorporación.
Así, as bases de datos vectoriais constrúense para acomodar a estrutura particular das incrustacións de vectores, e empregan algoritmos de indexación para buscar e recuperar vectores de forma eficaz en función da súa semellanza cun vector de consulta.
Como funciona isto?
As bases de datos vectoriais funcionan de xeito similar ás caixas máxicas que almacenan e organizan elementos de datos complicados.
Empregan enfoques PQ e HNSW para identificar e obter a información correcta rapidamente. PQ funciona de forma similar a un ladrillo de Lego, condensando vectores en pequenas partes para axudar na busca de outros comparables.
HNSW, pola súa banda, desenvolve unha web de ligazóns para organizar os vectores nunha xerarquía, facilitando a navegación e a busca. Outras opcións creativas, como engadir e restar vectores para detectar semellanzas e diferenzas, tamén son compatibles coas bases de datos vectoriais.
Como se usan as bases de datos vectoriais na IA?
As bases de datos vectoriais teñen un gran potencial na área de intelixencia artificial. Axúdannos a xestionar de forma eficiente grandes cantidades de datos e admiten operacións sofisticadas como a busca de semellanzas e a aritmética vectorial.
Convertéronse en ferramentas indispensables nunha ampla gama de aplicacións. Estes inclúen o procesamento da linguaxe natural, o recoñecemento de imaxes e os sistemas de recomendación. As incrustacións de vectores, por exemplo, empréganse no procesamento da linguaxe natural para comprender o significado e o contexto do texto, o que permite obter resultados de busca precisos e relevantes.
As bases de datos vectoriais no recoñecemento de imaxes poden buscar imaxes comparables de forma eficiente, mesmo en grandes conxuntos de datos. Tamén poden ofrecer elementos ou información comparables aos clientes en función dos seus gustos e comportamento nos sistemas de recomendación.
Mellores prácticas para o uso de bases de datos vectoriais en intelixencia artificial
Para comezar, os vectores de entrada deben ser preprocesados e normalizados antes de ser almacenados na base de datos. Isto pode aumentar a precisión e o rendemento da busca vectorial.
En segundo lugar, debe escollerse o algoritmo de indexación adecuado dependendo do caso de uso individual e da distribución de datos. diferentes algoritmos teñen diferentes compensacións entre precisión e velocidade, e seleccionar o axeitado pode ter unha influencia considerable no rendemento da busca.
En terceiro lugar, para garantir un rendemento óptimo, a base de datos de vectores debe supervisarse e manterse regularmente. Isto implica reindexar a base de datos segundo sexa necesario, axustar os parámetros de indexación e supervisar o rendemento da busca para descubrir e resolver calquera dificultade.
Finalmente, para maximizar o potencial das aplicacións de IA, recoméndase empregar unha base de datos vectorial que admita funcións sofisticadas como a aritmética vectorial e a busca de semellanzas.
Por que deberías usar unha base de datos vectorial?
O propósito máis común para usar unha base de datos vectorial é a busca de vectores na produción. A semellanza de moitos elementos cunha consulta de busca ou elemento de tema compárase nesta forma de busca. A base de datos vectoriales ten o potencial de comparar a semellanza destes elementos para descubrir as coincidencias máis próximas ao transformar o tema ou a consulta nun vector utilizando o mesmo modelo de incorporación de ML.
Isto produce resultados precisos e evita os resultados irrelevantes producidos polas tecnoloxías de busca estándar.
Busca de semellanzas de imaxes, audio e vídeos
As imaxes, a música, o vídeo e outra información non estruturada poden ser difíciles de clasificar e almacenar nunha base de datos típica. As bases de datos vectoriais son unha excelente resposta para isto, xa que poden buscar elementos comparables rapidamente mesmo en conxuntos de datos enormes. Este método non require humanos etiquetado ou etiquetado de datos e pode localizar rapidamente as coincidencias máis próximas en función das puntuacións de semellanza.
Motores de clasificación e recomendación
As bases de datos vectoriais tamén son moi adecuadas para o seu uso en sistemas de clasificación e recomendación. Pódense usar para recomendar cousas comparables ás compras anteriores ou a un artigo actual que o consumidor está mirando.
En lugar de depender do filtrado colaborativo ou das listas de popularidade, os servizos de streaming multimedia poden aproveitar as valoracións das cancións dun usuario para ofrecer suxestións perfectamente adaptadas e personalizadas para o individuo. Poden localizar produtos comparables en función das coincidencias máis próximas.
Busca semántica
A busca semántica é unha potente ferramenta de busca de textos e documentos que vai máis aló das buscas de palabras clave habituais. O significado e o contexto das cadeas de texto, frases e documentos enteiros pódense comprender empregando bases de datos vectoriales para almacenar e indexar incrustacións de vectores de Natural. Modelos de procesamento da linguaxe.
Así, os usuarios poderán atopar o que necesitan máis rápido sen ter que entender como se clasifican os datos.
Tecnoloxías para bases de datos vectoriais
Existen varias tecnoloxías de bases de datos vectoriales dispoñibles, cada unha co seu propio conxunto de vantaxes e desvantaxes.
Piña, Faiss, Molestar, Milvuse Hnswlib son algunhas das posibilidades máis populares.
Piña
É unha base de datos vectorial baseada na nube. Podes desenvolver aplicacións de busca de semellanzas en tempo real. Permite aos usuarios almacenar e explorar incrustacións de vectores de alta dimensión con latencias de milisegundos.
Isto faino axeitado para aplicacións como sistemas de recomendación, busca de imaxes e vídeos e procesamento da linguaxe natural.
As funcións principais de Pinecone inclúen a indexación automática, actualizacións en tempo real, axuste automático de consultas e unha API REST para unha interacción sinxela cos procesos actuais. A súa arquitectura está construída para a escalabilidade e robustez. Pode xestionar facilmente grandes cantidades de datos mantendo unha alta dispoñibilidade.
Faiss
É un paquete de código aberto de Facebook que ofrece implementacións de vangarda de algoritmos de indexación e busca de vectores a gran escala.
Admite varias técnicas de busca vectorial. Un dos seus principais beneficios é a súa velocidade e escalabilidade, o que permite realizar buscas rápidas incluso en conxuntos de datos con miles de millóns de vectores.
Molestar
Annoy, por outra banda, é unha biblioteca C++ construída para a busca de veciño máis próximo aproximado de alta dimensión. É sinxelo de usar e implementa rapidamente a técnica da árbore de proxección aleatoria.
Annoy é unha biblioteca de pegadas de memoria mínima que é adecuada para o seu uso en escenarios con recursos limitados.
Milvus
Milvus é unha base de datos de vectores gratuíta e de código aberto para almacenar e buscar vectores a gran escala. Admite unha variedade de técnicas de indexación, incluíndo FIV e HNSW, e pode xestionar facilmente millóns de vectores.
A súa capacidade de aceleración da GPU, que pode acelerar moito o proceso de busca, é unha das súas características máis distintivas.
É facilmente a mellor opción cando se decide escoller un produto para bases de datos vectoriais.
Hnswlib
Hnswlib é outra biblioteca de código aberto que ofrece unha rede navegable xerárquica de mundo pequeno para indexar e buscar rapidamente vectores de gran dimensión.
É ideal para situacións nas que o espazo vectorial está a cambiar constantemente e ofrece unha indexación incremental para manter o índice actualizado con novos vectores. Tamén é extremadamente axustable, o que permite aos usuarios afinar o equilibrio entre precisión e velocidade.
Posibles inconvenientes
Aínda que as bases de datos vectoriais teñen numerosas vantaxes, tamén teñen importantes desvantaxes. Unha posible preocupación é a gran cantidade de almacenamento necesario para xestionar as incrustacións de vectores.
Ademais, as bases de datos vectoriais poden loitar con determinados tipos de datos, como consultas breves ou moi especializadas. Finalmente, configurar e optimizar estas bases de datos pode implicar unha habilidade substancial, o que fai que sexan menos accesibles para algúns usuarios.
Cal é The Next Level?
Hai varias posibles melloras no horizonte a medida que as bases de datos vectoriais seguen evolucionando. Unha das áreas onde se poderían facer avances substanciais é a creación de modelos de PNL máis precisos e eficientes.
Isto pode levar a incorporacións de vectores melloradas que capturan o significado e o contexto do texto con máis precisión, facendo que as buscas sexan aínda máis precisas e relevantes.
Outra área de avance pode ser os algoritmos máis avanzados para os motores de clasificación e recomendación, que permiten recomendacións aínda máis adaptadas e dirixidas.
Ademais, os avances na tecnoloxía, como as GPU e as CPU especializadas, poden axudar a aumentar a velocidade e a eficiencia das operacións de bases de datos vectoriales. Deste xeito, poden ser máis accesibles para unha variedade máis ampla de usuarios e aplicacións.
Deixe unha resposta